人工智慧（AI）的生成，
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，是由很多不同領域的科學與技術所集成，
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，單一技術的挺進而沒有相關進階軟硬體之輔助，
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，是很難將AI提升至新的境界。近期在巨人的肩膀上就同時匯聚一群可催化AI新興技術，
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，包括神經網路等深度學習演算法的突破、大數據與雲端運算的加速結合運用、莫爾定律下運算效率的持續演化、各類物聯感知系統的興起，
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，在萬物「可連」與「速連」的平台下，
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，一起點燃蟄伏已久的AI加速器。讓AI以更新的思維（演算架構），
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，輔以內部更高速運算的大腦組織（雲端硬體）與更海量的資料（大數據），
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，在探知外部的各種訊息後（IoT感測器），
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，透過自我學習與思考（深度學習）來展現仿人的智慧。AI以人類所認為的思考方式，藉由機器正走進民眾的真實生活。目前的「弱人工智慧」諸如語音助理、圖像辨識、智能翻譯與掃地機器人等，都確實幫助人類解決許多問題，也讓生活更加便利有效率，這些數位力量就如同人類分身般，幫助一同分擔日常所需的腦力與勞力；而「力道」更強的AI，如自駕車、工業機器人、智慧理財顧問、甚或是人工智慧醫師或律師，所分擔的程度與能解決問題的能力，就更為廣大如像自駕車普遍可讓車禍事故率降低、工業用機器人可讓生產效率提高、AI理財顧問可提供更理性且獲利機率較高的建議、智慧醫療可提升醫護資源與品質等，讓人類真正享受生活。尤其針對穩定、容易預測且複製的工作，AI甚至可以做的比人類更快且更好，這意味著，無論人類的工作有否被搶走，未來在各種AI普及情況下，我們的工作型態一定會有所改變，這改變不只限於單一領域或產業，而是具典範轉移般涵蓋各類專業的巨變。透過學習，AI正悄悄推動著新一代的工業革命。在前幾次工業革命中，機器或許只單純地複製人類腦力或勞力，但現在機器或程式已開始學會複製人類的「專業」。例如金融業以往利用機器來幫助專員做分析建議給客戶，機器本身只具儲存、運算、蒐集資料與驗證等輔助功能，但未來金融業可利用已具學習專業能力的智慧機器，直接做分析決策。未來像這樣「複製專業」的概念對機器（人工智慧）而言，或許就如配置機器模組般自然簡單；可能有人會說那是對簡單的專業而言，但人工智慧的特性就是可以不斷學習成長，現在所謂簡單的專業，對以前而言是極其困難的事。在相關技術陸續到位後，相信針對各類「專業」複製化會是人工智慧接下來的發展趨勢，而其影響層面不僅改變我們工作型態，從而衍生出來的還包括教育、社會、犯罪、甚或法律型態改變，AI無限潛力固然讓人類更有效率追求慾望，但相對改變所產生的成本與風險真是我們所能承受的嗎？無論我們對AI看法是希望憧憬或末日悲觀，轉動的科技巨輪從不因人類的遲豫而停止，電子通訊不會再回到飛鴿傳書，電汽火車也不會再返回躍馬揚鞭，保握僅有時間來思考應對這即將來臨的智慧風暴應該更為實際。若人腦與電腦之間真如科學家霍金所說，並沒本質差別，那麼人類最該擔心的風險或許不是機器可以如何快速學會人類一切；而是如同蘋果執行長庫克所提，人類愈來愈像電腦思考，漸漸充滿那不具價值、同理心與不計後果的想法，如同機器式思考，被數位漸漸同化。（作者是國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心研究員），